優越化対正則化:画像再構成問題を解くためのアルゴリズムの比較と計算機トモグラフィーへの応用【JST・京大機械翻訳】

Guenter Maria; Collins Steve; Ogilvy Andy; Hare Warren; Jirasek Andrew

文献

J-GLOBAL ID：202202210647966534 整理番号：22A0702367

優越化対正則化:画像再構成問題を解くためのアルゴリズムの比較と計算機トモグラフィーへの応用【JST・京大機械翻訳】

Superiorization versus regularization: A comparison of algorithms for solving image reconstruction problems with applications in computed tomography

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資料名：
巻： 49 号： 2 ページ： 1065-1082 発行年： 2022年
JST資料番号： A1258A ISSN： 0094-2405 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

PURPOSE:システムマトリックスは,光学計算機トモグラフィー(CT)システムにおける屈折を説明するために構築できる。このシステム行列を利用するために,反復法を用いて画像再構成問題を解決した。本研究の目的は,この画像再構成問題を解くための潜在的反復アルゴリズムを比較することである。比較は,再構成画像の解時間と品質の両方を調べる。著者らの研究は光学CTによって動機づけられるが,結果はより一般的にCTに拡張できる。方法:画像再構成問題を解くための21のアルゴリズムの収集を評価した。特に,(i)優れた手法と(ii)過剰適合を回避するための正則化を用いたアルゴリズムを比較した。18の異なる画像ファントム,並列ビームとファンビームシステムマトリックス,および雑音レベルを変えて,多重試験問題を調べた。アルゴリズムの比較を3つの異なる性能測定に関する性能プロファイルを用いて行った。【結果】合成および臨床試験問題の両方の結果は,すべての他者を凌駕する1つの単一アルゴリズムがないが,代わりに,性能プロファイルに関して最良の値を与える一組のトップアルゴリズムがあることを示す。停止条件,入力パラメータ数,実行時間などの定性的解析も考慮すれば,FISTA-TVは他のトップアルゴリズムよりもわずかな利点を示した。結論:上位アルゴリズムのセットがあり,全ては,優れた性能と正則化モデルアルゴリズムの混合による性能プロファイルにおいて良好な結果を示す。これらのトップアルゴリズムが残りより優れているのは未決定であり,更なる研究が必要である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理

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